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基于迭代学习控制的振动主动控制技术研究

宋静  
【摘要】: 在进行风洞试验时,受非定常气动力的作用,模型会与天平、支杆和支架一起产生振动。模型剧烈的振动严重影响风洞测力试验数据的精度。因此必须采用有效的振动控制方法来实现对系统模型的减振。根据风洞模型的结构及动力学环境的特点须采用主动控制技术来实现对风洞模型的振动抑制。 迭代学习控制不需知道系统的具体动力学参数,只要系统运动具有一定周期性,它便能利用系统先前的控制经验和输出误差来修正当前的控制信息,从而达到良好的控制效果。对于以固定频率振动的系统,其运动具有高度重复性以及强周期性,因此迭代学习控制对于振动主动控制来说具有很大的适用性。目前还未有人把迭代学习控制应用于振动主动控制上来。把迭代学习控制算法应用于振动主动控制,会遇到一些理论和应用问题,从而影响它的实际应用。本文便是根据这类情况,做出理论分析和试验研究,并提出合适的混合型迭代学习控制算法,使之可以用于振动主动控制。在具体试验上,通过建立悬臂梁模型,利用激振器使该悬臂梁模型产生共振,由此模拟产生在风洞测力试验中风洞试验模型所产生的振动情况并采用迭代学习控制算法对悬臂梁试验模型的振动主动控制进行研究。仿真及试验结果均表明:迭代学习控制算法在对悬臂梁的振动抑制上具有良好的效果。


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